Dify.AI x Jina AI：Dify now Integrates Jina Embedding Model
ポイント
感じたこと
概要
テキスト埋め込みは、RAGアプリケーションを構築するための重要な要素です。埋め込みモデルは、テキストをベクトルに変換し、テキストの意味を捉え、洗練された自然言語理解(NLU)を可能にします。 RAGパイプラインにおいて、埋め込みモデルのコンテキスト長は、コンテキストと意味を捉えるために重要です。Transformerをコンピュータに例えると、LLMのコンテキスト長はRAMのようなもので、大きいほど良いですが、コストも高くなります。RAGは外部ストレージと同様の機能を果たし、この容量を効率的に拡張します。したがって、jina-embeddings-v2ファミリーのように長いテキストをサポートするモデルは不可欠であり、より豊かで文脈を意識した埋め込みを可能にします。 Dify.AIは、ユーザーに最適なAIソリューションを提供するために、様々なソースから多様なモデルを統合しました。8,192トークンのコンテキスト長を持つjina-embeddings-v2は、そのほとんどが512トークンしかサポートしていないオープンソースモデルの中では比類のないものです。
jina-embeddings-v2の大きなコンテキストウィンドウにより、より包括的に長いテキストを処理することができ、より豊かで文脈を意識した埋め込みが可能になります。この機能は、AIアプリケーションにおいて、より豊かな意味とより高度な推論を実現するために不可欠です。 「8,000以上のトークンのコンテキストをサポートすることで、これまでにない詳細な意味と意味的関係を捉えることができます。Dify.AIとの統合により、この最先端のテクノロジーが多くの開発者やビジネスの手に渡ることを嬉しく思います」とJina AIのCEOであるHan Xiao氏は述べています。
結論
この記事で紹介したJina embeddingモデルに加えて、私たちはOpenAIとZHIPU（ChatGLM）の埋め込みモデルもサポートしています。私たちは優れたパートナーとの協力をさらに進め、開発者により開かれたプラットフォームと、様々な厳選されたツールを提供することを目指しています。私たちの取り組みは、コミュニティ版のアーキテクチャを強化し、コントリビューターが高品質のモデルを統合し、Difyプロジェクトに取り組むことを容易にすることに焦点を当てています。詳細については、コミュニティを通じてお問い合わせいただくことをお勧めします。